Модель SQL с объемом 1,3 миллиарда, которая превосходит большинство экспертных моделей SQL и чатгпт в популярных тестах. Это упрощенная модель, построенная на основе базовой модели deepseek. Пожалуйста, обратитесь к https://huggingface.co/PipableAI/pip-library-etl-1.3b, чтобы узнать о нашей современной модели. Мы использовали кросс-энтропию softmax и модифицированную форму политики градиента вместе с потерей Q, оптимизированную в настройке EM. Поведение потерь в упомянутой выше настройке. В целях сравнительного анализа мы используем семантическую оценку для преобразования текста в SQL с дистиллированными наборами тестов, официально принятую структуру оценки для Spider, SPArC и CoSQL, предложенную исследовательской группой из Йельского университета и Беркли. Тест содержит 2200 точек тестовых данных. Вот ссылка для запуска оценки: Мы также протестировали его при оценке противотуманности. Он содержит 200 точек тестовых данных, отобранных командой по борьбе с запотеванием. Вот ссылка на нее: Каковы адреса электронной почты, город и округ клиентов наименее распространенного пола? Какова цена продукта и размер продукта, цена которого выше средней? Какие клиенты не сделали ни одного заказа? Укажите имя, отчество, инициал и фамилию. Ави Котари, Пратам Гупта, Ритвик Ариан Калра, Рохан…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода Текст в SQL Диалог / чат
Языки программирования:
SQL
Задача: Генерация текста
Автор: PipableAI
Теги: llama, sql, code, text2sql, instruction_tuned, basemodel, jax, text-generation-inference
Лайков: 89 | Загрузок: 210
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
